融资约束对企业研发合作决策及投入规模的影响

陈俊营，陈静思

（1.云南师范大学泛亚商学院，云南昆明 650092；2.云南财经大学统计与数学学院，云南昆明 650221）

1 研究背景

党的二十大报告明确提出要加快实施创新驱动发展战略，营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境，推动企业科技创新。在当前我国经济进入到高质量发展阶段，传统的依赖于资源要素的投入模式已经难以为继，必须依靠于技术进步和提升全要素生产率的集约式增长模式。技术创新是经济增长的动力源泉，但由于创新的外溢效应使得研发企业无法获得研发的全部收益，社会最优的研发投入往往要高于企业的研发投资水平。虽有学者指出，企业的技术创新可以通过内源融资［1］，但Hall［2］及解维敏等［3］的研究均指出，由于技术研发过程并非短期内就能够实现的，需要一个长期稳定的资金投入，仅依靠内部融资远远不足。为有效缓解企业研发投资的融资约束，当下许多国家试图通过制定相关的制度和政策来引导企业创新，包括产权保护、税收优惠和研发补贴等激励政策。研发激励政策本质上是为了降低研发企业的投资风险、缓解融资约束，但张杰等［4］的研究却发现，我国政府的创新补贴对中小民营企业研发并未表现出显著的提升效应，即便企业获得了补贴，仍难以弥补企业研发投资的所有成本，除了那些利润较高的企业能够通过自有资金积累进行研发外，多数企业仍主要依赖于外部融资。由于国内大多数银行贷款都流向了国有企业和大型上市公司等，同时还存在身份歧视和规模歧视等现象，导致我国的民营企业相比于其他国家同类型企业而言面临更为严重的融资约束［5］，从而不得不依赖于更高成本的非正规金融机构［6］。而融资约束被认为是制约发展中国家企业创新和生产率提升的重要因素［7］。

过去几十年，我国金融市场迅猛发展，但金融供求的结构性矛盾仍然十分突出。根据世界银行［8］发布的中国企业营商环境调查报告，我国金融市场环境仍不容乐观，融资难、融资贵仍是民营企业面临的最大障碍。那么，企业在面临融资障碍时，是否会改变研发组织的模式，通过寻求外部合作来获取新的知识与技术？合作研发作为企业参与研发组织的一种重要模式日益受到各方的重视。在全球竞争加剧的情况下，企业仅依赖于自身的单一资源已难以满足日渐扩张的技术需求［9］，研发合作有可能帮助企业突破资源约束和提高创新效率。根据全国R&D 资源清查的统计数据，有超过30%的R&D 项目是以企业合作形式完成［10］。以合作研发模式进行技术创新和新产品开发，能够克服企业自身资源的缺陷，分散研发风险，进而加速创新的进程，特别是对于融资约束较为严重的企业而言，研发合作能够缓解资金上的不足，降低研发成本。因此，在当前我国金融市场发展还不完善的背景下，探讨融资约束下的企业研发、研发组织模式的选择具有重要意义。

本研究与两类文献相关。一是关于融资约束与企业研发投入关系的研究。自Fazzari 等［11］创新性地构造企业融资约束指标以来，国内有大量文献将这一指标视为融资约束的代理变量，并用于解释融资障碍与企业创新资源错配等问题，如张杰等［12］发现我国民营企业研发投入的资金来源主要是依靠企业内部的自有资金，银行贷款等外部融资非常有限，融资约束显著地抑制了民营企业的R&D 投入；也有学者利用不同的样本数据和指标估算方法研究发现，融资约束与企业的研发投入呈现正相关关系［13］，或呈现非线性的关系［14］，或无相关关系［15］。上述文献大多是基于“投资-现金流敏感度”分析框架来构建衡量企业融资约束的衡量指标，但正如邓可斌等［16］、Sprenger 等［17］指出，这类研究通常将企业融资约束指标与企业融资障碍混为一谈，无法判断是企业自有资金还是外部融资约束对企业研发投入产生主要影响；而且，有学者认为从投资与现金流敏感度这一角度可能会低估企业的融资约束，并且投资与现金流敏感度的影响在各国表现出较大的差异，因而“投资-现金流敏感度”分析框架并不是一个准确的融资约束指标衡量方法［18］，反而有可能造成对政策的误判。

另一类文献是关于企业研发合作的影响因素及绩效变化的研究。采取合作研发模式有利于联盟企业之间提供多样化信息，实现知识共享、资源整合，推动企业间开展合作创新，进而提高企业的绩效，因此逐渐成为企业创新战略的一种新趋势［19］。López［20］利用西班牙企业数据较为系统地考察了企业研发合作的影响因素，发现风险承担、技术互补性和企业规模是影响研发合作的重要因素。Ganguly等［21］研究指出在当今竞争激烈的市场环境中研发合作对于组织创新能力的重要性，并分析了影响企业研发合作的因素，发现社会资本与企业研发合作呈正相关关系。解学梅［22］研究发现中小企业由于缺乏资源和知识积累，独立自主研发较为困难，因而更倾向于和其他企业组成联盟进行研发合作，并研究证明合作研发对企业创新绩效具有显著的正向影响。现有的大多数相关研究都集中于考察企业研发合作对企业创新绩效产出和经营绩效的影响，而关于企业研发合作影响因素的探讨则较少，从融资约束的视角展开分析的更为缺乏；此外，关于研发合作的文献大多是以发达国家的企业样本展开的，对我国企业的研究较为有限。

基于以上分析，本研究利用世界银行2012 年对我国营商环境调查的微观企业层面的数据，分别构建二元选择模型和线性回归模型来考察融资约束对企业研发合作决策及研发合作投入规模的影响。

2 研究设计

2.1 研究数据选择

世界银行在2012 年对我国企业进行过调研，主要关注我国的商业环境变化以及企业效率和性能特征，形成了世界银行中国企业调查数据库。这一数据库是由世界银行与中国国家统计局联合调查所采集的，具有较好的代表性。这次调研共调查了我国东、中、西部25 个主要城市的2 848 家企业，其中民营企业2 700 家；被调查企业主要分布在食品制造、纺织服装等11 类制造业行业和批发零售类等7 类服务业，员工人数从5 人到30 000 人不等。同时，为保证样本的代表性，这次调研是根据各个行业对地区生产总值（GDP）的贡献度来进行分层随机抽样调查，调查问卷的内容涉及企业经营所面临的营商制度环境，包括融资障碍、管制、政企关系等，还包括企业的基本信息、财务信息以及研发投入及研发合作等大量的指标，这些指标为本研究识别融资约束与企业研发合作之间的关系提供了可能。其中，与本研究相关的研发指标来自问卷中关于企业技术创新与研发投入方面的提问，主要是参考了经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）编制的《国家创新调查手册》来设计，包括：（1）企业是否进行研发投资及相关的投入金额；（2）企业是否独立完成研发投资及投入金额；（3）企业是否与其他企业合作研发，以及合作研发投入的金额。这些指标直接构成了本实证研究的被解释变量。然而对于调查数据而言，由于企业自我报告的主观性，有可能存在测量误差、对创新的界定偏差等［23］，为避免这些因素导致估计结果的偏误，本研究结合企业是否进行研发合作和研发合作投入规模这两大指标来衡量企业的研发合作行为。

由于信息统计上的缺失，受访企业中有大量指标没有报告，因而在数据处理上进行了如下调整：一是删除了研发投入、融资约束等重要指标缺失的样本；二是考虑到国有企业在我国国民经济地位的特殊性，政府也倾向为国有企业提供背书，国有企业在融资过程中也不会受到银行等金融机构贷款的身份歧视［5］，因此剔除国有企业样本；三是服务业企业几乎未报告研发投资行为，也予以剔除。即，最终仅保留制造业企业样本，合共1 484 家企业的样本，其中报告了有研发活动的企业有667 家，有研发合作的企业有143 家。

2.2 模型与变量

为系统地考察融资约束对企业研发合作的影响，分别从研发合作决策和研发投入规模两个方面展开实证计量分析：以企业是否进行研发合作决策作为二值被解释变量，构建probit 二元选择模型来考察融资约束对企业是否进行研发合作投入的影响；以企业研发合作投入规模加1 的对数值作为人为的被解释模型，构建线性回归模型以考察融资约束对企业研发投入规模的影响。

式（1）（2）中：c、i、j分别代表城市、行业和企业；RDCcij为企业是否进行研发合作决策的虚拟变量，RDCcij=1 为企业进行了研发合作，否则取值为0；ln sizecij为企业研发合作投入规模加1 的对数值；Xcij为影响企业研发合作决策的解释变量；fccij为企业融资约束；Zcij为企业层面上的控制变量；β0与α0分别为截距项；β1与α1为核心解释变量融资约束的系数；Φ与γ分别为控制变量的系数；μc和vi分别为城市固定效应和行业固定效应以控制地区文化与制度等因素对研发合作投资的影响；εcij为残差项。

企业融资约束是本研究中关键的解释变量，采用调查问卷中关于企业融资困难题项的回答赋值来衡量。受访企业管理人员在“没有、微小、中等、较大及非常严重”等5 个选项作选择，对这5 个选项分别赋予0、1、2、3、4 整数值，赋值越高说明企业面临的融资约束越严重，并以此来衡量企业的外部融资约束程度。此外，在稳健性检验中还考虑企业融资约束的另一赋值方式，即企业受访的管理人员回答没有融资障碍则取值为0，取值为1 为存在融资障碍。区别于“投资-现金流敏感性”的做法，本研究直接通过企业自身感知融资困难的主观测量法来衡量融资约束指标。在当前我国金融市场尚不够完善的背景下，企业自身主观感知的融资障碍更能够体现企业贷款的难易程度和金融市场摩擦等问题。

控制变量则包括：资本密集度（capitalcij），用固定资产净值与员工人数之比来表示；企业规模（ln laborcij），用员工数的对数形式来表示，现有研究表明企业规模是决定企业是否进行创新的关键指标，企业的规模越大越有可能集中现有的资源进行创新［3］；企业的年龄（agecij），世界银行发布的《2012 年营商环境报告》中报告了样本企业成立的年份，用2011 年减去企业成立的年份即为企业的年龄；技能（skillcij），用企业的技能员工除以总员工人数来衡量；市场竞争程度（compctitioncij），用调查企业产品的市场范围来衡量，产品如果在局部销售则取值为1，销往全国取值为2，销往国际市场取值为3；企业出口（exportcij），用企业是否将产品销往国际市场来刻画；企业产品质量认证（qualitycij），用企业是否获得了国际产品质量（如ISO 9000 或 14000，或者HACCP）认证来表示，取1 表示获得了产品质量认证，取0 表示没有获得，取2 表示正在申请中；企业高管的经验（experiencecij），用高管的工作经验来表示，高管的管理才能是影响企业生产率和技术创新的重要因素；员工培训（traincij），用企业是否对员工进行培训来刻画。

3 实证分析

3.1 初步估计结果

基于计量模型式（1）（2）的基准估计结果如表1 所示。其中，全样本下企业融资约束对企业研发合作决策的影响，加入了企业层面的控制变量后，系数结果相差不大，且在1%统计水平上显著为正，表明融资约束促进了企业的研发合作，其他条件保持不变时，融资约束每增加一个层次，有可能会导致企业向外寻求研发的概率增加3.29%，考虑到本研究样本数据的质量，可以认为这一结果具有重要的经济意义；而融资约束对企业研发决策的影响，回归系数为负但并不显著，说明融资约束在一定程度上降低了企业的研发投入。以上结果验证了本研究的核心观点，即融资约束不利于企业的研发投入，但促进了企业的研发合作，尤其是在面临较为严重的融资障碍时，企业有可能会改变自身的研发组织形式寻求外部合作获得新的技术。

表1 变量的基准估计结果

另外，根据企业研发合作投入金额这一指标数据考察融资约束对企业研发合作规模的影响结果中，无论是否加入企业层面的控制变量，融资约束指标的系数在5%的统计水平上显著为正，表明融资约束显著地提高了企业的研发合作投入的规模；而融资约束对企业研发投入的系数为负且不显著。在控制变量中，规模大的企业进行研发合作投资的意愿也更高，相较于早期文献的观点，本研究结论也支持了大规模企业研发组织模式的多样性，即内部自主研发和合作研发兼备；员工培训对企业研发合作有显著正向影响，表明培训更有利于员工熟悉生产工序和环境；高管的管理才能和经验对于发展中国家企业十分重要，高管的经验越是丰富越有助于企业调整战略方向和获取新技术与新产品，支持了管理创新的观点。

3.2 内生性问题

由于创新结果的不确定性、道德风险和借方的逆向选择等因素影响，相比于那些无研发投资的企业，开展研发活动的企业更有可能面临融资障碍。按是否进行创新投资区分成两大类样本，发现进行创新投资的企业的融资约束更加严重。融资约束与企业研发投资行为可能存在双向因果关系，这种关系产生的内生性问题会导致关键解释变量企业融资约束系数的偏误。为缓解由于逆向关系导致的内生性问题，运用工具变量法进行估计。

在工具变量的选取上需要满足两个基本条件：一是工具变量与解释变量高度相关；二是工具变量应满足外生性，与其他解释变量、被解释变量不相关。基于世界银行2012 年的企业调查数据，选取以下3 个企业层面的指标作为融资约束的工具变量：工具变量1 为企业2011 年度聘任临时工人占总员工的比例（iv1cij），企业在面对外部需求波动时有可能通过招聘或者解聘临时员工来缓解外部冲击，进而有可能会影响到企业的运营，但临时员工对企业的研发通常并未有显著的作用，可以认为是外生的；工具变量2 和工具变量3 分别用企业是否由于断电导致损失（iv2cij）或者被盗窃导致损失（iv3cij）来衡量，这两类损失都是企业难以预料且无法控制的外生冲击，会降低企业当期的现金流。所选取的工具变量采用企业层面的指标可能会直接影响到企业现金流，进而导致更为严重的企业研发融资障碍，但现有大量文献采用城市或者行业层面的指标，仅能捕捉到城市或行业层面的一些外部冲击，反而有可能会引起估计结果的偏误。

采用工具变量法后的估计结果如表2 所示。第一阶段的估计结果显示，3 个工具变量的系数均显著为正，即受到外部冲击越严重，越会导致企业面临更大的融资障碍，工具变量与内生变量高度相关，同时不存在弱工具变量问题和识别不足问题，也满足外生性假设。从第二阶段的估计结果发现，融资约束系数至少在5%的统计水平上显著为正，而系数大小则为原来的数倍，进一步验证了基准回归的结论，即当企业面临融资约束时会更倾向于与其他企业进行研发合作并增加研发合作投入的规模。

表2 工具变量回归结果

3.3 稳健性检验

通过两种方式来开展稳健性检验，结果如表3所示。一是替换解释变量。以企业是否存在融资障碍的二元虚拟变量来刻画融资约束，估计结果显示融资障碍虚拟变量的系数在5%的统计水平下显著为正，说明面临融资障碍的企业更倾向于进行研发合作并提高研发合作投入的规模，支持了以上所得研究结论。二是缩减样本数量。在基准回归中利用了全样本进行实证检验，现将样本缩减至有研发活动的企业样本中，即在有研发活动的企业样本内进一步地区分研发合作与否的企业，以考察融资约束对企业研发合作的影响，估计结果同样发现核心解释变量企业融资约束的系数显著为正，以上所得核心结论依然稳健。

表3 研究结论的稳健性检验结果

3.4 异质性分析

进一步从三方面开展相关异质性分析，区分样本后的估计结果如表4 所示。一是区分行业融资依赖程度。Rajan 等［24］研究指出外部融资依赖程度高的行业更易于受到融资约束。为此，根据企业融资依赖程度的大小区分为高与低融资依赖行业的两大样本，结果前者的融资约束系数显著为正、后者的融资约束系数却不显著，说明在融资依赖程度较高的行业中有可能进行研发合作，且两个样本的关键解释变量融资约束的系数存在明显的差异。二是企业规模异质性。根据企业规模大小进行排序，大于均值的为大规模企业，其余为小规模企业。结果在小规模企业样本中，受到融资约束时企业更倾向于进行研发合作，而在大规模企业中则无影响。大规模企业能够通过自有资金完成技术研发过程，且其资产可以抵押不易受到融资障碍，而小规模企业因缺乏抵押品会面临较大的融资障碍，因此在受到融资约束时，小规模企业会更加倾向于通过研发合作的方式来获得新的技术。三是区分外资企业与民营企业。根据企业的股权份额来划分企业的所有制类型，将外资股份大于25%的企业记为外资企业，其余为民营企业。结果企业融资约束系数仅在民营企业中才显著为正，而外资企业样本中并不显著。可能的原因在于外资企业的研发主要集中于跨国公司总部。

表4 融资约束对研发决策和研发规模影响的企业异质性分析结果

4 结论

在金融市场尚不完善的发展中国家，融资障碍一直是制约企业研发的重要因素，那么企业在面临融资约束时是否会转变其研发组织模式、通过研发合作方式克服融资障碍？本研究对此进行了深入研究，利用世界银行2012 年对我国企业营商环境调查的制造业企业样本数据，其中被解释变量分别用是否进行研发合作的二元虚拟变量和研发合作投入规模来衡量，融资约束则用企业融资的困难程度来刻画，分别构建probit 二元选择模型和线性回归模型进行实证检验；此外，为克服可能存在的内生性问题，构建了企业层面的3 个外生冲击变量作为工具变量进行稳健性检验。研究发现，融资约束显著地提升了企业研发合作的可能性以及研发合作的规模；融资约束对企业研发合作的影响在外部融资依赖程度高的行业、小规模企业和民营企业中更为明显。

以上结论为企业研发组织模式的调整提供了参考见解，可为进一步拓展融资约束与技术创新相关关系的认识提供参考，并对我国加快金融市场结构性改革提供了如下政策启示：营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境，通过完善金融市场，逐步消除研发企业与金融机构的信息不对称、降低融资成本；加速创新资源在企业间进行重新配置，特别是对那些外部融资依赖程度更高的创新型企业，获益将更大，将能够促进整体产业的创新和技术升级，实现经济高质量发展。